对一个没有接触过分布式的小伙伴来说，可能还不太清楚Zookeeper在分布式应用中的重要性，今天有位从传统行业转型到互联网的小小伙伴问我，希望跟他讲讲Zookeeper什么，能解决什么问 题？今天，我给大家详细介绍一下。
1、什么是Zookeeper？
在讲什么Zookeeper之前，有必要先介绍一下分布式多个节点组成的集群环境中，所面临的3个常见的挑战。
第一种，集群管理
为了保证集群的高可用，每个节点都会创建一个数据副本。这种情况下，要保证客户端访问集群中的任意一个节点，都要是最新的数据。
第二种，分布式锁
对于分布式系统来说，如何保证共享资源的并发安全性也是一个比较大的挑战，为了达到这样一个目的，必须要使用跨进程的锁，也就是分布式锁来实现。
第三种，Master选举
在多个节点集群中，为了降低集群数据同步的复杂度，一般会将节点设置为两个角色Master和Slave，Master一般负责数据的读写等事务性操作，而Slave只提供数据的读操作。但是，如何去确定某个节点是Master还是Salve也是一项比较复杂的工作。
Zookeeper的出现，主要是为了满足分布式环境中，以上三种常见的场景需求，作为一个分布式的中间件而存在。它相当于是一个分布式开源的协调组件。简单理解，就相当于是一个裁判员的角色，专门负责协调和解决分布式系统中的各类问题。
2、分布式协调的基本原理
1、集群管理
Zookeeper提供了CP模型，来保证集群中的每个节点的数据一致性。当然，ZK本身的集群并不是强制一致性的，而是一个顺序一致性模型。如果我们需要去保证CP特性的话，我们需要调动“sync”同步方法进行同步。
2、分布式锁
Zookeeper提供了多种不同的节点类型，比如持久化节点、临时节点、有序节点和容器节点等等。对于分布式锁这个场景来说，Zookeeper可以利用有序节点这样一个特性来实现。除此之外呢，还可以利用同一级节点的唯一特性来实现分布式锁。
3、Master选举
Zookeeper可以利用持久化节点来存储和管理其他集群节点的一些信息。从而去进行Master选举的一种机制，或者还可以利用集群中的一些有序节点的特性来实现Master选举。目前，主流的Kafka、HBase、Hadoop都是通过Zookkeeper来实现集群节点的主从选举。
3、总结
总的来说，Zookeeper本就是一个经典的分布式数据一致性解决方案。它主要致力于分布式应用中的一些高性能、高可用，并且就严格访问顺序控制的一些能力模型，实现分布式的协调服务。它底层的数据一致性算法是基于Paxos算法演进而来的ZAB协议实现。
以上就是我对Zookeeper的理解。想更深入了解Zookeeper Watch机制、Leader选举底层原理的小伙伴，可以在评论留言。
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